SIFT特征提取与检索

摘要: 一、SIFT算法介绍 1.SIFT算法简介:SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子 阅读全文
posted @ 2020-03-08 14:16 一个女的 阅读(1475) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Harris角点检测

摘要: 目录 一、特征的定义 二、Harris角点检测原理 1.灰度变化描述 2.E(u,v)E(u,v)简化 3.如何度量角点响应 三、实现Harris角点检测 OpenCV可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征、使其成为图像描述符,这类似于人的眼睛和大脑。这些图像特征可作为图像搜索的数据库。此外,人们 阅读全文
posted @ 2020-02-25 18:06 一个女的 阅读(1265) 评论(1) 推荐(0) 编辑

Python---图像基础处理

摘要: 一、软件安装及环境配置 在做图像处理时我使用了pycharm开发平台加python(3.7.0)环境,并且需要使用很多图像库以及工具库 PIL(Python Imaging Library,图像处理类库),提供了通用的图像处理功能(图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等),以及大量有用的基本图像操作。 P 阅读全文
posted @ 2020-02-23 12:17 一个女的 阅读(487) 评论(0) 推荐(0) 编辑

PSO算法

摘要: 1.简介粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出,源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发,进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动 阅读全文
posted @ 2019-12-03 20:47 一个女的 阅读(7460) 评论(0) 推荐(0) 编辑

GA算法及参数对结果的影响

摘要: 1.遗传算法简介 遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法,它模拟了自然选择和自然遗传过程中的繁殖、杂交和突变现象.再利用遗传算法求解问题时,问题的每一个可能解都被编码成一个“染色体”,即个体,若干个个体构成了群体(所有可能解).在遗传算法开始时,总是随机的产生一些个体(即初始解),根据预 阅读全文
posted @ 2019-11-19 20:51 一个女的 阅读(6243) 评论(0) 推荐(0) 编辑

蚁群算法

摘要: 一、蚁群算法简介 蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法,它是由意大利学者Dorigo M等人于1991年首先提出,并首先使用在解决TSP(旅行商问题)上。 之后,又系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型. 二、蚁群算法原理 1、蚂蚁在路径上释放信息素。 2、碰到还没走过的路口,就随机 阅读全文
posted @ 2019-11-05 19:38 一个女的 阅读(8494) 评论(0) 推荐(0) 编辑

遗传算法优化

摘要: 1.遗传算法简介 遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法,它模拟了自然选择和自然遗传过程中的繁殖、杂交和突变现象.再利用遗传算法求解问题时,问题的每一个可能解都被编码成一个“染色体”,即个体,若干个个体构成了群体(所有可能解).在遗传算法开始时,总是随机的产生一些个体(即初始解),根据预 阅读全文
posted @ 2019-11-03 19:19 一个女的 阅读(4758) 评论(0) 推荐(0) 编辑

FCM算法

摘要: 1.模糊理论概述: 在我们的日常生活中有许多的事物,或多或少都具有模糊性和混淆不清的特性。“模模糊糊”的概念,是最微妙且难以捉摸,但却又是常見最重要的,但在近代数学中却有了很清晰的定义。 模糊理论的观念在强调以模糊逻辑来描述现实生活中事物的等級,以弥补古典逻辑(二值逻辑)无法对不明确定义边界事物描述 阅读全文
posted @ 2019-10-27 21:20 一个女的 阅读(5605) 评论(0) 推荐(1) 编辑

Kmeans算法

摘要: 1.Kmeans算法 1.1算法思想 kmeans算法又名k均值算法,是一个重复移动类中心点的过程,把类的中心点,也称重心(centroids),移动到其包含成员的平均位置,然后重新划分其内部成员。k是算法计算出的超参数,表示类的数量;Kmeans可以自动分配样本到不同的类,但是不能决定究竟要分几个 阅读全文
posted @ 2019-09-08 10:48 一个女的 阅读(3589) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 1.学习总结 1.1图的思维导图 1.2图结构学习体会 深度遍历算法 先访问初始顶点v,再选择一个与v相邻且未被访问过的顶点w为初始顶点,直到所有顶点都被访问完,这实际上是一个递归的过程 广度遍历算法 先访问初始顶点v,再访问所有与v相邻且未被访问的节点,再将其一次作为初始节点依次循环直到访问完所有 阅读全文
posted @ 2018-06-18 20:40 一个女的 阅读(186) 评论(0) 推荐(0) 编辑